知识图谱火了!业内:从大数据到人工智能的台阶

摘要:北京时间20191112关于【知识图谱火了!业内:从大数据到人工智能的台阶】的具体情况和说明,让www.hfffg.com新闻频道以图文形式为您慢慢道来。

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在人工智能+教育行业,听得最多的一个名词叫做“知识图谱”,例如乂学教育-松鼠AI的教师模型就是基于知识图谱创建的,包括人工驱动和数据驱动两个阶段,具体原理为,首先,需要学科教育专家将目标教学内容进行解构,将母知识点化解成上万个细颗粒度的子知识点,每个子知识点上配套学习内容,包括文字、动画、PPT、短视频等,知识点之间的相互关系联结成一个图谱结构。其次,通过学生在AI系统学习平台上的实际学习数据,对知识图谱中的知识点相互关系进行更新,之后再把这个知识图谱应用在AI学习系统中,再次让学生学习。然后,再根据学生的学习数据做迭代,如此反复循环,直到知识图谱趋于稳定。

掌门一对一在all in AI后也提出了智能化教育、知识图谱可视化的概念。掌门一对一CEO张翼认为,现阶段实现因材施教的最新武器是智能化——更精准快速地定位学生的知与不知,节省掉判断的时间。“以前要了解学生不会的知识点需要很长时间,比如说,要做很多套卷子,反复做涵盖各种知识点的各种题型,才能知道哪里没有掌握好。而现在只需要很少量的题目,就能在短时间判断学生的问题,定制化给予解决方案。”

那么,什么是知识图谱?以及如何深刻理解知识图谱的意义?

事实上,知识图谱(Knowledge Graph)的概念始于谷歌公司在2012年推出的“谷歌知识图谱”,并利用其来增强搜索引擎的功能,这开启了大规模知识图谱在互联网语义搜索中应用,同时也将“知识图谱”的概念正式推向了前台。

中国计算机学会常务理事、拓尔思知识图谱研究院院长臧根林认为,知识图谱的关键在于从“知识”到“图谱”的降维,它“火起来”与人工智能的发展直接相关,知识图谱其实就是从“大数据”走向“人工智能”的一个台阶。

过去数年,5G、物联网、人工智能、云计算等一批新兴技术经历了从“前沿技术”到“落地应用”的发展,在这批新兴技术的驱动下,更多功能更为强大的应用也正紧随其后不断涌现,新一轮“科技革命”的呼声已日渐高涨。相较以往的数次工业革命,这一次的科技浪潮带来的是“大数据”时代。5G、物联网等技术以及相应的应用所涉及到的数据产生、采集、传输和处理环节将带来超乎想象的数据吞吐量。

尽管大数据的火热已持续数年并几乎深入各行各业,但中国科学院院士、中国人民解放军军事科学院副院长梅宏近日在一场演讲中表示,当前大数据的应用尚处于初级阶段,根据大数据分析预测未来、指导实践的深层次应用将成为未来发展的重点。他还指出,中国的数据总量预计到2020年将占全球数据总量的21%,但核心技术仍然薄弱。

以下是摘编自21世纪经济报道对臧根林的采访,详细解释了知识图谱是如何搭建从大数据走向人工智能的台阶,以及其构建的核心要素。(在不影响阅读和理解的基础上,段落有删节)

大数据走向人工智能的台阶

《21世纪》:

知识图谱是如何“火起来”的?

臧根林:

人工智能“火了”,它的很多模型要在大数据基础上运行,而完全依靠原来的大数据结构很多模型是转不起来的。知识图谱其实就是从大数据走向人工智能的一个台阶,其思路就是,把一些计算机现在还无法理解甚至人自己都整理不出来的复杂的维度剔除,降维到能够理清的程度,就是“知识降维”。

我常说,人工智能就比如一条狗。狗明白包子能吃,训练时,它叼过棍子来就能吃到包子,这它也能明白;但加上时间维度,叼棍子过来明天能吃包子,它就很难明白。为了将狗训练成警犬,需要把知识梳理成它能够明白的。我们需要训练狗,因为它的嗅觉、速度等“硬件”比我们强;计算机则是存储能力、计算能力远胜我们。把知识的三要素,实体、属性、关系理清楚,让计算机能够明白,它就可以为我们服务。

例如,人工智能目前的一大应用是人脸识别。如果我觉得你像某某,这个判断是一个非常复杂的过程,计算机是无法模拟的。它只能降维到对人脸的照片各个点来计算,相似度达到比如90%以上,得出你们长得像的结论。计算机只能模拟可计算的部分。人的感觉它还无能为力,而这正是知识图谱首先要剔除的。

《21世纪》:

所以是为了适应计算机?

臧根林:

是的,我们投入精力去整理这些知识,就是为了教会它。重复告诉它哪样错了、哪样对了,它就会越学越厉害,思维接近我们的要求,这个过程就是有监督机器学习。

智能需要投入人工训练

《21世纪》:

知识图谱该如何构建?

臧根林:

知识图谱的构建相当于把知识先提取出来,再把他们之间的关系属性找出来,这个过程有一套规则,也就是对事物属性的定义,不同知识图谱之间规则可能完全不同。

目前知识图谱主要分两大类,一类是谷歌、百度等在做的通用知识图谱。其核心之一是入口。用户提问时可能很模糊,或是自己也不知道精确问题,这就需要语义分析。二是组织数据和知识,给你呈现出想要的结果。

另一类就是我们拓尔思在做的领域知识图谱,它将很多东西简化掉。例如,公安部门拿来破案的知识图谱,使用者都是办案警察,清楚自己要查什么,也就无需在入口处花费很大力气。这个知识库会更“干脆利落”,问题直接、答案直接、功能强大。

通用知识图谱什么都有也就意味着难以计算,而领域知识图谱最终会能够进行“智能计算”。本来靠人会很模糊的事情,找到合适的模型,按照属性可统计、可计算,很多甚至原本想不到、判断不出的内容都可以量化。

《21世纪》:

是否需要行业专家的参与?

臧根林:

领域知识图谱一定需要这个领域的专家参与,只有技术是不能落地的。有个说法就是,人工智能,有多少智能就要投入多少人工。没有人来训练,所谓的智能其实很傻。

例如对文章的分析,靠计算机去采集,用一些语义分析的软件将文章分析出来。文章里的关键词提炼出来之后,就从“非结构化”变成“结构化”了,变成可计算了,变成了一种知识图谱架构。技术这边只能提供平台支持,我们不知道到底要提取哪些关键词,这就需要相关领域的专家参与。再之后如果提出更高的要求,增加一些智能化,比如自动打分。这也需要行业专家和技术人员一起来设计模型。

数据垃圾分类:未来需要数据清洗和优化

《21世纪》:

能否举例哪个行业应用比较多、比较成功?

臧根林:

实际上在中国,政府领域用得很好的是公安系统。公安领域自2014年应用大数据,它早已改变了警察的工作方式。

例如,过去传销过千人就叫大案,而现在网络时代,大家都有智能手机,传销会病毒式蔓延。例如“云联惠传销案”,全国涉及到500多万人;e租宝,受害者过百万。这样数据量的案件,不用大数据是很难办理的。

中国开始讲大数据是在2012年,2013年就有应用出现。到现在实际只有五六年时间,但已几乎应用于各行各业。大数据已经从“高大上”的技术,变成了“基础技术”。也正是因此,才引发了“大数据怎么走向人工智能”的问题。

《21世纪》:

知识图谱的标准化方面有什么进展?

臧根林:

拓尔思参与到了IEEE(电气和电子工程师协会)的一个知识图谱标准设计单位。但实际上,大数据、知识图谱如这类应用层面的内容,都不是学术界在前,而是企业在前。前几年很多大学设立大数据专业、成立大数据学院,但是他们甚至难以找到合适的教材。应用技术,大家往前推的过程中是倒过来提炼、提炼出来再往前推这样一个迭代的过程。

《21世纪》:

随着5G、物联网等技术的发展落地,数据大爆发的时代会有哪些挑战?

臧根林:

原来是缺数据,大家都在拼命要数据。但是当数据太多之后,整理数据或是要产生结果就会很麻烦。现在还比较少有人去研究怎样把没用的数据剔除、清理掉,这一块将来成本一定会很高。

这就像之前饿肚子,生活改善之后,一开始一定会大鱼大肉拼命吃,但过了那个阶段就要开始减肥和健身。这其实就是知识图谱要做的事情,今后数据一定会有一个优化的过程,这会是一个很大的挑战。目前的数据清洗实际上还是想办法往里进,而未来的数据优化过程中,清洗相当于是垃圾分类。数据多了一定会带来数据垃圾,完全丢掉又可能会带来损失,这就需要数据垃圾的分类。


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